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ALFA: an automated line fitting algorithm
Indexado
WoS WOS:000372265800027
Scopus SCOPUS_ID:84963838543
DOI 10.1093/MNRAS/STV2946
Año 2016
Tipo artículo de investigación

Citas Totales

Autores Afiliación Chile

Instituciones Chile

% Participación
Internacional

Autores
Afiliación Extranjera

Instituciones
Extranjeras


Abstract



I present the automated line fitting algorithm, ALFA, a new code which can fit emission line spectra of arbitrary wavelength coverage and resolution, fully automatically. In contrast to traditional emission line fitting methods which require the identification of spectral features suspected to be emission lines, ALFA instead uses a list of lines which are expected to be present to construct a synthetic spectrum. The parameters used to construct the synthetic spectrum are optimized by means of a genetic algorithm. Uncertainties are estimated using the noise structure of the residuals. An emission line spectrum containing several hundred lines can be fitted in a few seconds using a single processor of a typical contemporary desktop or laptop PC. I show that the results are in excellent agreement with those measured manually for a number of spectra. Where discrepancies exist, the manually measured fluxes are found to be less accurate than those returned by ALFA. Together with the code NEAT, ALFA provides a powerful way to rapidly extract physical information from observations, an increasingly vital function in the era of highly multiplexed spectroscopy. The two codes can deliver a reliable and comprehensive analysis of very large data sets in a few hours with little or no user interaction.

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Disciplinas de Investigación



WOS
Astronomy & Astrophysics
Scopus
Sin Disciplinas
SciELO
Sin Disciplinas

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Publicaciones WoS (Ediciones: ISSHP, ISTP, AHCI, SSCI, SCI), Scopus, SciELO Chile.

Colaboración Institucional



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Autores - Afiliación



Ord. Autor Género Institución - País
1 Wesson, R. Hombre ESO - Chile
European Southern Observatory Santiago - Chile
Observatorio Europeo Austral - Chile

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Origen de Citas Identificadas



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Citas identificadas: Las citas provienen de documentos incluidos en la base de datos de DATACIENCIA

Citas Identificadas: 10.64 %
Citas No-identificadas: 89.36 %

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Citas identificadas: Las citas provienen de documentos incluidos en la base de datos de DATACIENCIA

Citas Identificadas: 10.64 %
Citas No-identificadas: 89.36 %

Financiamiento



Fuente
AstraZeneca
Marie Curie Actions of the European Commission (FP7-COFUND)

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Agradecimientos



Agradecimiento
I thank C. Sabiu for interesting discussions which inspired me to consider the application of genetic algorithms to emission line spectroscopy; D. Stock and P. Scicluna for sharing a great deal of FORTRAN knowledge; M. Leal Ferreira, I. Aleman, J. Cami and D. Stock for testing and critiquing the code and giving development ideas; and D. Jones, M. Nowak, H. Daniels, I. Aleman, H. Gunther and M. Crnogorcevic for carrying out fits for the purposes of comparing codes. Finally, I am grateful to the anonymous referee for their helpful review which improved both the code and this paper. This work was co-funded under the Marie Curie Actions of the European Commission (FP7-COFUND).
Supported by Grant from AstraZeneca.

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